企業必須要具備能力以辨別一地區需求量大，且能帶來獲益的關鍵商品。法新社

　　在銷售領域方面善用大數據分析是可以增加獲益的，美國零售業分析機構JDA Software Group針對100名銷售業界人士及經理人等調查，得到了“大數據及預測分析是零售業最應優先投資項目”的結論。

　　JDA Software Group調查研究指出，將顧客模式數據分析作為最高投資優先的企業約有37%，8成在分析顧客模式以產生有價值的信息方面，認為自己“有點成功”(somewhat successful)，但認為“高度成功”(highly successful)的企業僅有1成7。

　　在詢問到業者認為落后的領域，幾乎有70%受訪者表示在改進售價及銷售方面遇到瓶頸，而60%受訪者表示在“利用地理及社會經濟數據以進行特定促銷”方面落后。

　　約有68%的受訪者強調個人化(personalization)及在地化的重要性(localization);并有62%受訪者強調，為了讓消費者感到更有效率，在下一年內必須將發展數字科技解決方案作為首要任務。

　　JDA的研究強調在地化商品分類策略的重要性。舉例而言，企業必須要具備能力，以辨別一地區需求量大，且能帶來獲益的關鍵商品。為了加強在地化及個人化，零售企業也必須要能夠從眾多顧客行為模式數據中進行抽絲剝繭地分析。

　　研究亦指出，26%的受訪者表示增強現實(AR)能提供消費者個人化信息;而25%受訪者表示，偏好讓顧客透過手機連上物聯網的方式，以增進對產品的理解;21%受訪者則認為店內導航是接納行動商務的首要理由;19%受訪者認為開發在地化的優惠券(coupon)能增進最大獲益。

　　另一項Qubit研究報告亦指出，加強電子商務網站的個人化，遠比任何對網站版面的設計更動更能為零售者帶來獲益。